論文の概要: Beyond Fine-Tuning: Effective Strategies for Mitigating Hallucinations in Large Language Models for Data Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20024v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 00:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:23.513232
• Title: Beyond Fine-Tuning: Effective Strategies for Mitigating Hallucinations in Large Language Models for Data Analytics
• Title（参考訳）: 微調整を超えて:データ分析のための大規模言語モデルにおける幻覚を緩和するための効果的な戦略
• Authors: Mikhail Rumiantsau, Aliaksei Vertsel, Ilya Hrytsuk, Isaiah Ballah,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理においてますます重要になってきており、自然言語クエリによる高度なデータ分析を可能にしている。 これらのモデルはしばしば、重要なデータ駆動意思決定において信頼性を損なう「幻覚」や「偽情報」を生成する。 本研究は,LLMにおける幻覚の緩和,特にデータ分析の文脈において焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become increasingly important in natural language processing, enabling advanced data analytics through natural language queries. However, these models often generate "hallucinations"-inaccurate or fabricated information-that can undermine their reliability in critical data-driven decision-making. Addressing the challenge of hallucinations is essential to improve the accuracy and trustworthiness of LLMs in processing natural language queries. This research focuses on mitigating hallucinations in LLMs, specifically within the context of data analytics. We introduce and evaluate four targeted strategies: Structured Output Generation, Strict Rules Enforcement, System Prompt Enhancements, and Semantic Layer Integration. Our findings show that these methods are more effective than traditional fine-tuning approaches in reducing hallucinations, offering a more reliable framework for deploying LLMs in natural language queries for data analytics. This research demonstrates the potential of these strategies to enhance the accuracy of LLM-driven data queries, ensuring more dependable results in data-driven environments.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理においてますます重要になってきており、自然言語クエリによる高度なデータ分析を可能にしている。 しかし、これらのモデルはしばしば、重要なデータ駆動意思決定において信頼性を損なう「幻覚」や「偽情報」を生成する。 自然言語クエリ処理におけるLLMの精度と信頼性を向上させるためには,幻覚の課題に対処することが不可欠である。 本研究は,LLMにおける幻覚の緩和,特にデータ分析の文脈において焦点をあてる。 我々は、構造化出力生成、厳密なルール強化、システムプロンプト強化、セマンティック層統合の4つの戦略を紹介し、評価する。 その結果,これらの手法は幻覚の低減において従来の微調整手法よりも有効であり,自然言語クエリにLLMをデプロイしてデータ解析を行うための信頼性の高いフレームワークを提供することがわかった。 本研究は、LCM駆動型データクエリの精度を高めるためのこれらの戦略の可能性を示し、データ駆動型環境におけるより信頼性の高い結果を保証する。

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